1.个人介绍 我是一名电商运营，帆软uid：2067022，从2023年开始，找到和定位自己的一个职业方向——数据分析，自己也曾自学一段时间的帆软BI，但无论从效果还是效率来看，实在难有所成，也白白浪费了很多时间，这次报课后，解决了以往许多问题，也是初入系统性的看待数据分析这门学科。 2.学习初衷 最早是想学习可视化，网上查询到这个软件免费，后来进一步接触，觉得各方面的业务都能用到 学习背景：要熟悉深入了解这个软件，以便用于日常的业务中 3.作品简介（作业10） （1）业务背景 1.从近3个月内的购物数据中，去了解、分析消费者的购物行为，消费者的偏好，消费者画像，从中得出结论进行对比； 2.通过各类店铺的数据去分析，知道该平台的主营结构占比、平台运营走势等基本情况。 （2）数据来源：和鲸社区 （3）分析思路 刚开始选择这份数据的时候，只想到消费者画像，等到把整份数据表翻译完之后（行为类别、年龄等级、性别、品牌、类别等都是英文）才发现要分析的维度越来越多，最开始的行为分析只分析了漏斗图、行为时间、品类热销，最后面的店铺分析只有店铺排名打分、主营占比，做完思维导图之后，绞尽脑汁想不出来，之后借助AI来扩展分析思路，补充了当天行为时间、商家增长数趋势、用户数增长趋势等     (4)数据分析 1.原数据中，表头都是英文，还有行为类别、品牌、类别里面的数据都是英文，所以我直接在翻译后在导入到BI里面，刚开始只能一个个去百度进行翻译，后来发现太慢了，直接把整个表格上传到AI里面去翻译，哪知道AI翻译出来的结果不完整，只能继续叫AI进行翻译，如此反复几次，大部分的数据都翻译成功了，剩下少部分数据就一个个喂给AI，一次次的翻译；（吃了不会英文的亏~~）   （5）可视化报告     结论： 从3个月内的数据中看客户的画像、偏好和行为： 1.因为2月份是春节，春节前是电商行业的最后一个—年货节，销量处于最高峰，春节期间消费者需求暂缓，过后开始回升，出现波动也属于正常现象，如4月4号-5号是清明节，整体加购率是18%，转化率是11%； 2.从人群画像来看，该平台的占比居多的是多金的男性忠实客户； 3.客户偏好的品类是化妆品和水饮冲调，通过钻取，化妆品的男性和女性的用户相差不大，水饮冲调则是茶叶居多，从时间来看， a.2月14日情人节处于春节期间，由于过年大部分情侣无法相聚，所以通过网购购买情人节礼物 b.年货节以购买年货和送礼为主，并且因为都是多金的男性，所以分析男性在年货节买茶叶去送礼 4.商家数和注册用户数在逐年上升，到2018年直线下滑，可能是各大电商平台之间相互竞争激烈，导致流失严重； 平台在食品、家用电器这2个大类下竞争激烈，若想在2019年有所回升，基于以上用户画像，商家端：可从数码产品、户外运动这2类出台一定的优惠政策进行招商；客户端：狠抓产品服务质量，及时跟进、分析客户不满意、投诉的具体事项，提升客户满意度。 4.学习总结 （1）学习经历 1.最早是2023年开始接触FineBI，23年、24年断断续续自学，然后自信满满的去考FCP证书，哪知道考试题发下来直接傻眼，最终出来的成绩特别差劲，到25年下定决心报课，带着之前自学的疑问，开始更深入的去学习，才明白之前自学是多么愚蠢的行为，白白浪费了那么多的时间，比如关联模型这个知识点，自己看视频和看文档完全懵的，在学习班里通过讲解概念、习题练习，再去结合文档，很快就学通了。 2.报班之后1-9的作业基本都能提前掌握和完成，作业10其实也很早就在做了，哪知道家人一个需要做手术，另一个突然离世，几乎忙了十几天，最后错过了作业十的提交时间。 （2）个人成长 基本的技能操作都能掌握，印象最深的是关联模型和DEF函数，而DEF函数这个属于不同业务有不同的用法，所以建议帆软官网可以多出一些不同业务场景的练习题，就像P图一样，需要不断重复练习才能熟能生巧。 （3）个人的心得体会 获取FCP证书对我来说只是一个开始，未来会在业务型的数据分析继续探索